Structural Health Monitoring پايش سلامت سازه ای
|
Instructor: Dr. Kaveh Karami
Level: PhD
Prerequisites: Dynamic of Structures and Vibration Control of Structures
Credits: 3
Department: Civil Engineering
|
مدرس: دکتر
کاوه کرمی
مقطع: دکتری
پیشنیاز: ديناميک سازه ها و کنترل ارتعاشی سازه ها
تعداد واحد: 3
گروه آموزشی:
مهندسی عمران
|
معرفی درس پايش سلامت سازه ای
درس
پایش سلامت سازهها یکی از دروس پیشرفته در مقطع دکتری مهندسی عمران است
که به شناسایی، ارزیابی و کمیسازی خرابی در سیستمهای سازهای با هدف
افزایش ایمنی، قابلیت اطمینان و مدیریت بهینه بهرهبرداری سازهها
میپردازد. در این درس، سازه بهعنوان یک سیستم دینامیکی در نظر گرفته
میشود که تغییرات خواص فیزیکی و رفتاری آن میتواند نشانهای از بروز
آسیب یا خرابی باشد. تمرکز اصلی درس بر توسعه و بهکارگیری روشهای مبتنی
بر داده برای تشخیص وضعیت سلامت سازهها است. در این درس، دانشجویان با
اجزای اصلی یک سیستم پایش سلامت سازه آشنا میشوند؛ از ارزیابی اولیه و
انتخاب استراتژی پایش، تا سیستمهای اندازهگیری و جمعآوری دادهها،
استخراج شاخصهای حساس به آسیب و تحلیل آنها. مفاهیمی نظیر تحلیل مودال،
تحلیل پاسخ سازه در حوزه زمان و فرکانس، نرمالسازی دادهها و اثر شرایط
محیطی بر پاسخ سازهها بهصورت سیستماتیک بررسی میشود. همچنین روشهای
ردیابی خرابی بهصورت کلی و موضعی و تعریف سطوح مختلف خرابی مورد بحث قرار
میگیرند. در بخش پیشرفته درس، روشهای آماری، شناسایی الگو و یادگیری
ماشین برای تصمیمگیری در مورد وضعیت سلامت سازه معرفی و مقایسه میشوند.
دانشجویان با کاربرد عملی این روشها در مهندسی عمران آشنا شده و از طریق
حل مثالها و تمرینهای عددی در نرمافزار MATLAB، ارتباط میان
مبانی تئوریک و مسائل واقعی پایش سلامت سازهها را بهطور عمیق درک خواهند
کرد.
Course Description of Structural Health Monitoring
Structural
Health Monitoring (SHM) is an advanced doctoral-level
course focused on the identification, localization, and quantification of
damage in structural systems with the aim of improving safety, reliability, and
informed decision-making throughout a structure’s service life. In this course,
structures are treated as dynamic systems whose physical and mechanical
properties evolve over time due to damage, deterioration, or environmental
effects. The primary emphasis is placed on data-driven approaches for assessing
the current condition of structures.
The course introduces the
fundamental components of a structural health monitoring system, including
initial assessment, sensing technologies and data acquisition, extraction of
damage-sensitive features, and interpretation of measured responses. Key topics
such as modal analysis, time-series analysis of structural responses, data
normalization, and the influence of environmental and operational variability
are systematically addressed. Both global and local damage detection strategies
are discussed, along with different definitions and levels of structural
damage.
Advanced
topics include statistical methods, pattern recognition techniques, and machine
learning approaches for decision-making in SHM applications. Practical
implementation of these methods is emphasized through numerical examples and
hands-on exercises using MATLAB. By integrating theoretical concepts with
computational practice, this course equips students with the necessary tools to
conduct advanced research and apply structural health monitoring techniques in
real-world civil engineering applications.
اهداف
آموزشی درس
این درس نقش مهمی در تربیت پژوهشگران و متخصصان حوزه پایش، نگهداری و مدیریت هوشمند سازهها ایفا میکند.
Learning Outcomes
This
course plays an important role in training researchers and specialists
in the field of monitoring, maintenance, and intelligent management of
structures.
مباحث مورد بررسی:
1- آشنایی با پایش
سلامت سازه و اهداف ارایه درس.
2- تعریف خرابی.
3- ردیابی خرابی
به صورت موضعی و کلی.
4- سنسورها و روشهای
جمع آوری دادهها.
5- مشخصات سازه که
در برابر خرابی تغییر میکنند.
6- به دست آوردن
مشخصات سازه (تحلیل مودال، تحلیل سازه در سری زمان)
7- نرمال کردن دادهها.
8- روشهای آماری
و یادگیری ماشین.
9- کاربرد روشهای
پایش سلامت سازه در مهندسی عمران.
Course Topics: 1- Introduction to Structural Health Monitoring and Course Objectives.
2- Definition of Damage.
3- Local and Global Damage Detection.
4- Sensors and Data Acquisition Methods.
5- Structural Characteristics That Change Due to Damage.
6- Identification of Structural Properties: modal analysis; time-domain
structural analysis.
7- Data Normalization.
8- Statistical Methods and Machine Learning Techniques.
9- Applications of Structural Health Monitoring Methods in Civil Engineering.
References
1. Juang, J. (1994). Applied
system identification. United
Kingdom: Prentice Hall.
2. Gopalakrishnan, Srinivasan, et al. Computational
Techniques for Structural Health Monitoring. Germany, Springer London, 2011.
3. Liu,
Y., & Nayak, S. (2012). Structural health monitoring:
State of the art and perspectives.
Jom, 64(7), 789-792.
4. Farrar, Charles
R., and Worden, Keith. Structural
Health Monitoring: A Machine Learning Perspective. Germany, Wiley, 2012.
5. Li,
H. N., Ren, L., Jia, Z. G., Yi, T. H., & Li, D. S. (2016). State-of-the-art
in structural health monitoring of large and complex civil infrastructures. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 6, 3-16.
6. Dorf, R. C., Bishop, R. H. Modern
Control Systems, Pearson Education, 2016.
7. Chen, Hua-Peng. Structural
Health Monitoring of Large Civil Engineering Structures. United Kingdom, Wiley, 2018.
8. Entezami, Alireza. Structural
Health Monitoring by Time Series Analysis and Statistical Distance Measures. Germany, Springer International Publishing, 2021.
9. Feng, Dongming, and Feng, Maria
Q.. Computer Vision for Structural Dynamics and Health Monitoring. United Kingdom, Wiley, 2021.
10. Rosso,
M. M., Cucuzza, R., Marano, G. C., Aloisio, A., & Cirrincione, G. (2022). Review
on deep learning in structural health monitoring. In Bridge Safety,
Maintenance, Management, Life-Cycle, Resilience and Sustainability (pp. 309-315). CRC Press.
11. Katam, R., Pasupuleti, V. D. K., & Kalapatapu, P. (2023). A
review on structural health monitoring: past to present. Innovative Infrastructure Solutions, 8(9), 248.
12. Weng, Shun, et al. Substructuring
Method for Civil Structural Health Monitoring. Germany, Springer Nature Singapore, 2023.
Lectures & Homeworks:
|